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Der Umwelt zuliebe
Machine Learning for Engineers
Ryan G. McClarren (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
All engineers and applied scientists will need to harness the power of machine learning to solve the highly complex and data intensive problems now emerging. This text teaches state-of-the-art machine learning technologies to students and practicing engineers from the traditionally “analog” disciplines—mechanical, aerospace, chemical, nuclear, and civil. Dr. McClarren examines these technologies… from an engineering perspective and illustrates their specific value to engineers by presenting concrete examples based on physical systems. The book proceeds from basic learning models to deep neural networks, gradually increasing readers’ ability to apply modern machine learning techniques to their current work and to prepare them for future, as yet unknown, problems. Rather than taking a black box approach, the author teaches a broad range of techniques while conveying the kinds of problems best addressed by each. Examples and case studies in controls, dynamics, heat transfer, and other engineering applications are implemented in Python and the libraries scikit-learn and tensorflow, demonstrating how readers can apply the most up-to-date methods to their own problems. The book equally benefits undergraduate engineering students who wish to acquire the skills required by future employers, and practicing engineers who wish to expand and update their problem-solving toolkit. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
01.01.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030703875
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Ryan G. McClarren
Seitenanzahl
247
Auflage
1st edition 2021
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Using data to solve problems for physical systems
Schlagwörter
supervised learning, unsupervised learning, Bayesian statistics, linear models, tree-based models, deep neural networks, convolutional neural networks, SciKit-Learn, Tensorflow, backpropogation
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
PBKS - Numerische Mathematik
TGB - Maschinenbau
TN - Bauingenieur-, Vermessungs- und Bauwesen
THK - Kernenergie und Kerntechnik (Nuklearenergie, Nukleartechnik)
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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